• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.45-56
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• 2011

최근 모든 네트워크에서 사용자가 웹 페이지에 접근할 때 HTTP가 폭넓게 사용되기 때문에 HTTP 트래픽은 방화벽과 다른 게이트웨이 보안 장치를 통과할 때 보통 별도의 검사 절차 없이 로컬 보안 정책에 의해서 통과된다 하지만 이러한 특성은 악의적인 사람에 의해 사용될 수 있다. HTTP 터널 응용 프로그램의 도움으로 악의적인 사람은 로컬 보안 정책을 우회하기 위해 HTTP로 데이터를 전송할 수 있다. 따라서 보통의 HTTP 트래픽과 터널링된 HTTP 트래픽을 구별하는 것은 아주 중요하다. 우리는 터널링된 HTTP 트래픽을 검출하는 통계적인 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 사이트 독립적이기 때문에 지역적 제약을 갖지 않는다. 우리가 제안한 방법은 한 번의 학습만으로도 다른 사이트에 적용될 수 있다. 게다가 우리의 방법은 높은 정확도로 터널링된 HTTP 트래픽을 검출할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.16-24
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• 2002

원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• 한국음향학회지
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• 제16권4호
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• pp.57-63
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• 1997

본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5C호
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• pp.527-539
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• 2009

본 논문에서는 3GPP LTE (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) MIMO-OFDMA(multiple-input multiple-output-orthogonal frequency division multiple access) 시스템의 하향 링크 수신기를 위한 asynchronous ICI (Inter-Cell Interference) 완화 기법을 제안한다. Multi-cell 환경을 고려한 celluar OFDMA 시스템에서는 기본적으로 frequency reuse factor가 1로 설정되기 때문에 셀 경계에 위치한 UE (User Equipment)의 경우 ICI 영향을 받게 되며, 특히 각기 다른 셀 반경 및 nodeB 간의 거리 차이 등 현실적인 celluar 환경을 고려 할 경우에는 UE 간 타이밍 오류가 가중되어 수신 신호의 주파수 영역의 직교성이 파괴될 가능성이 있다. 따라서 이러한 인접 셀 간섭을 제거 및 완화하기 위하여 수신 OFDM 심볼에 대한 SCM (Spatial Covariance Matrix) 추정이 필요하다. 일반적으로 SCM 추정은 training symbol을 이용함을 가정하지만, 긴 시간 동안 간섭의 통계적 특성을 측정하는 것은 어려울 뿐만 아니라 training symbol이 고려되지 않는 LTE와 같은 MIMO-OFDMA 시스템에는 적합하지 않다. 또한 추정의 정확성을 높이기 위하여 noise reduction 방식이 적용된 추정 기법이 제시되고 있으나, 기존 time-domain low-pass type weighting 방식은 spectral leakage에 의한 추정 에러를 유발하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 noise reduction 효과를 얻으면서 spectral leakage에 의한 SCM 추정 오류를 최소화할 수 있으며, 주파수 영역에의 moving average filter로 구현 가능한 time-domain sinc-type weighting 방식의 SCM 추정 기법을 제안하였으며, 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 약 3dB 의 SIR (Signal to Interference Ratio) 이득을 보임을 입증하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.323-332
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• 2009

본 논문에서는 기존의 $\lambda_0$/4 단락 스터브 대역 통과 필터의 특성을 개선하여 LTCC(Low Temperature Co-fired Ceramic)을 이용하여 UWB(Ultra Wideband) 응용에 적합한 필터 기술을 소개한다. 높은 유전 상수의 기판($\varepsilon_r$ = 40)상에 기존의$\lambda_0$/4의 단락 스터브 대역 통과 필터 기술을 적용하기 위하여 기존의 필터와는 다르게 낮은 특성 임피던스 선로를 이용하여 결과적으로 스터브의 수를 다섯 개에서 두 개로 감소시켰다. 또한, 3개의 단락 결합 선로를 이용해서 5.15 GHz에서 5.825 GHz의 주파수 범위에서 WLAN(Wireless Local Area Network) 저지 대역을 특성 내에 삽입하였다. 본 필터는 통과 대역에서 1 dB 미만의 삽입 손실과 10 dB 이상의 반사 손실을 갖는 것으로 측정되었고, 109.49 %의 대역폭 율이 달성되었다. 측정 결과는 시뮬레이션 결과와 잘 일치한다. 필터의 크기는 $4{\times}8{\times}0.57\;mm^3$이다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제32권4호
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• pp.357-366
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• 2015

By using the Optical Wide-field Patrol (OWL) network developed by the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) we generated the right ascension and declination angle data from optical observation of Low Earth Orbit (LEO) satellites. We performed an analysis to verify the optimum number of observations needed per arc for successful estimation of orbit. The currently functioning OWL observatories are located in Daejeon (South Korea), Songino (Mongolia), and Oukaïmeden (Morocco). The Daejeon Observatory is functioning as a test bed. In this study, the observed targets were Gravity Probe B, COSMOS 1455, COSMOS 1726, COSMOS 2428, SEASAT 1, ATV-5, and CryoSat-2 (all in LEO). These satellites were observed from the test bed and the Songino Observatory of the OWL network during 21 nights in 2014 and 2015. After we estimated the orbit from systematically selected sets of observation points (20, 50, 100, and 150) for each pass, we compared the difference between the orbit estimates for each case, and the Two Line Element set (TLE) from the Joint Space Operation Center (JSpOC). Then, we determined the average of the difference and selected the optimal observation points by comparing the average values.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권3호
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• pp.147-156
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• 2011

본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.185-191
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• 2015

본 논문에서는 원자력 안전등급 제어기기의 안전 통신망 구현을 위한 원자력 안전등급 통신 보드를 제안한다. 원자로 보호계통이 아날로그에서 디지털화되면서 디지털 통신망을 사용하게 되었다. 디지털 통신망은 원자력 안전등급에 사용되는 통신망으로 안전등급에서 요구하는 성능 및 시험을 통과한 통신보드가 제공되어야 한다. 통신 프로토콜 계층은 OSI 7 계층 중 물리계층, 데이터링크 계층, 어플리케이션계층만을 사용한다. 데이터 링크 계층에서는 사이버 보안을 위해 데이터 패키지를 변경하였다. 데이터 건전성을 위해 CRC32를 사용 하였으며 데이터 수신에 대해서는 재요청 및 응답을 하지 않는 단방향 통신만을 함으로써 원자력 안전계통에 영향을 주지 않게 설계 되었다. 또한 원자력안전등급을 획득하기 위해서 요건, 설계, 검증의 절차에 따라 설계하였다. 하드웨어검증을 위해 전자파 시험, 노화분석 시험, 육안검사, 번인시험, 내환경 시험 및 내진 시험과 같은 기기 검증을 수행 하였다. 또한 FPGA 펌웨어 검증을 위해 IEEE 1074의 생명주기를 준수하여 단위시험과 통합 시험을 실행 하였다[1-3].

• 의정연구
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• 제24권2호
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• pp.67-99
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• 2018

본 연구는 "국회법으로 통칭하는 국회를 운영하는 절차적 규칙 개정에 누가 관여하며, 무엇이 이를 추동하는가?"라는 연구 질문을 가지고 국회선진화법이 시행된 제19대 국회에서 일어난 국회법 개정안 발의를 분석한다. 국회법 개정안 대표 발의자를 중심으로 공동 발의 네트워크를 분석한 결과 정파성에 따라 뚜렷하게 구별되었다. 연결 중심성이 높은 소수의 의원은 발의 시 여야 간 협력을 시도하였으나 이들이 발의한 법안은 결과적으로 상임위원회의 관문을 넘지 못했다. 또한, 개별 의원을 단위로 국회법 개정안 발의 동인에 대한 네 가지 경쟁적 가설('위원회 가설', '분배의 정치 가설', '이념적 거리 가설', '소속 정파 가설')을 새로운 측정변수를 포함하여 회귀분석한 결과, '위원회 가설'과 '소속 정파 가설'만이 경험적으로 지지 되었다. 결국, 그 내용상 비정파적이고 탈이념적인 규칙에 관한 국회법에 대한 개정안 발의는 국회선진화법 이후에도 여전히 철저하게 정파적 고려만이 중요하다는 점에서 제도보다는 정당 지도부의 지도력과 그들의 타협 의지가 국회 갈등 해결의 핵심이라는 함의를 도출한다.